Github Trends®
2987 findingsmedian surprise 0.00082window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #2144 · UNIT ID 858127
pandas-dev/pandas
Flexible and powerful data analysis / manipulation library for Python, providing labeled data structures similar to R data.frame objects, statistical functions, and much more
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000102
ENGAGEMENT3.00
FRESHNESS1.23
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.09
ACCEL
-0.03
RETENTION
16.0%
PEAK 2026-02-21 · FORK-RETENTION 52.5% · 377 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
20,555
FOLLOWERS
5,314
OWNER ★
49,634

Engagement Signals

FORKS
20,120
ISSUE AUTH
187
PR AUTH
470
UNIQUE STARGAZERS 375 / 377 (DIVERSITY 0.99)

Why This Is A Finding

pandas-dev/pandas собрал 377 звёзд за окно, тогда как у автора всего 5,314 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 20,555. Это даёт surprise-индекс 0.000102 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 52.5% и 657 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 2987 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 28%
VELOCITY2.092.84-0.75ABOVE 29%
RETENTION16.0%6.8%+9.2 PPABOVE 83%
FORKS20,1201,068+19,052ABOVE 97%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 15%